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行业百科>Transformer是什么
Transformer是什么
2023-08-24 15:52:11

Transformer是一种著名的深度学习模型,它最初是作为机器翻译的序列到序列模型提出的。后来,基于Transformer的预训练模型在各种自然语言处理任务上实现了最优性能,因此Transformer已经成为NLP中的主流架构。

Transformer模型主要包括两部分:Encoder和Decoder。其中,Encoder负责编码输入序列,而Decoder负责生成输出序列。在编码过程中,每个词首先被转换为向量表示,然后通过多层的Encoder逐步传递信息,形成编码后的表示向量。在解码过程中,Decoder通过将编码后的表示向量与目标序列逐词匹配,生成输出序列。

Transformer的核心技术是self-attention,它通过计算输入序列中不同位置之间的相关性,得到每个单词的权重,从而更好地捕捉输入序列中的重要信息。

除了在自然语言处理领域的应用,Transformer也被广泛应用于计算机视觉和语音处理等领域。例如,ViT(Vision Transformer)使用Transformer进行图像分类,DERT使用Transformer进行物体检测和分割。

总之,Transformer是一种重要的深度学习模型,它通过self-attention技术更好地捕捉输入序列中的信息,并在自然语言处理、计算机视觉和语音处理等领域得到了广泛应用。

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